Este programa de estudio se gestiona íntegramente en-línea mediante e-learning (en español; o en inglés) y por ello los estudiantes admitidos podrán realizarlo desde su país de residencia en idioma español o en idioma inglés. Los participantes de idioma español deberán tener un conocimiento del inglés a nivel lectivo o su disposición a perfeccionarlo. Toda la instrucción, ejercicios y exámenes se impartirán online en el idioma del estudiante. A cada estudiante se le asignará un asistente académico de enlace con el Academic Staff, que le asistirá en todo momento por correo electrónico.

El Doctorado en Computer Science, proporciona a los estudiantes que hayan obtenido un título de maestría, un medio para explorar su disposición personal a ser líderes en la profesión. Estudiantes ganan un dominio de la literatura de su especialidad e investigación aunado a su práctica profesional de alto nivel, y demostrar su competencia mediante la aplicación de este conocimiento. Un doctorado es la máxima recompensa para las personas que desean alcanzar por encima de los resultados promedio y están dispuestos a afrontar los retos de la vida.

Las especialidades del doctorado se definen en el proceso de admisión.

Se enfoca en la investigación y puede ser adaptado a sus intereses específicos en el campo profesional.

Requisitos de graduación:
Profesionales con una maestría en ciencias de la computación, o en especialidades afines al objeto de estudio del postgrado, de universidad reconocida y preferiblemente dos años mínimos de experiencia, están invitados a cursar este doctorado. El Programa de estudios del  Doctorado está coordinado por un Academic Staff de la Universidad y abarca un conjunto de cuatro (4) a seis (6) cursos de investigación avanzada y la Tesis de Grado. El número de cursos depende de la precalificación alcanzada por el aspirante en atención a la evaluación de las credenciales que presenta en su Curriculum Vitae.

DURACIÓN: Lapso normal: dos (2) meses para cada curso y  seis meses mínimos para el trabajo de tesis. Lapso intensivo: un (1) mes para cada curso y mínimo seis (6) meses para el trabajo de tesis. El lapso de duración puede verse reducido en razón de la dedicación al estudio,  la cantidad de créditos convalidados por estudios previos  y/o experiencia verdadera y relevante  en la actividad profesional objeto de estudio.  Existen restricciones. Los Programas de Doctorado de TAU, dependiendo de lo antes descrito, pueden ser completado en un lapso mínimo aproximado de 12 -18 meses para quienes tienen el perfil de ingreso,  y le tomará más tiempo aquellos  que requieren mayor dedicación al estudio para completar los créditos faltantes. Solicite una precalificación gratuita enviando su currículo a admissions@tauniversity.org

Los programas de estudio de Tecana American University (TAU) optimizan en el estudiante las habilidades, destrezas y competencias cognitivas, mediante la evaluación de experiencias educativas previas y el desarrollo de programas de estudios completivos, apoyados en tecnologías de la información y estrategias interactivas.

COMPOSICIÓN GENERAL DEL DOCTORADO
Total de créditos académicos requeridos:
54 créditos, más allá del máster. Compuesto por 36 créditos obligatorios a cursar en TAU más 18 créditos de las asignaturas electivas, tal como se explica a continuación.
• 36 créditos (4 cursos de 6 créditos c/u + 12 créditos metodología de investigación, proyecto y tesis) que deben ser cursados en TAU, mediante una de las dos siguientes maneras: Normal (un curso por bimestre); o Intensivo (un curso por mes) dependiendo todo de la Pre-calificación emitida por la Junta de Admisiones de la Universidad.

El lapso mínimo para el trabajo de tesis no puede ser menor a seis meses.

• Electivas: 18 créditos, o sea,  3 cursos de 6 créditos cada uno, los cuales pueden ser homologados o convalidados por estudios y/o experiencias previas, si están debidamente sustentados, de lo contrario deberán ser seleccionados y cursados de la lista que le suministrará la Universidad.
Los estudiantes pre-calificados para ingresar, deben cursar y aprobar solo los cursos prescritos por la Universidad en el proceso de admisión, ya que en cada caso el PLAN DE ESTUDIO es ajustado por la facultad con base en un espectro amplio de los intereses de estudios y antecedentes de cada estudiante y solo pueden darse a conocer una vez pre-calificado.

Temas y Cursos:

801PCS Theory of Computation
802PCS Advanced Topics in Computer Science
803PCS Computer Systems Design
804PCS Topics in Scientific Computation
804PCS Advanced Topics in Scientifc Computation
805PCS Software Comprehension and Maintenance
805PCS Technical Composition and Comunication
806PCS Advanced Database Technology and Applications
806PCS Software and Software Engineering
806PCS The Software Process
807PCS Software Engineering and Practice
808PCS Web Engineering
808PCS Project Management Software
809PCS Advanced  Topics in Software
ISE801 Fundamentals of Systems Analysis and Engineering
ISE802 Analysis of Information Requirements
ISE803 The Advanced Analysis Process
SE804 Creativity, Innovation & Change
SE805 Advanced Methodology of Scientific Research
ISE806 Essential aspects and Design
SE807 Theory of Systems Engineering
ISE808 Software Engineering and Implementation
SE808 Integral Systems Approach and Life Cycle
SE809 Design and Management of Large-scale Engineering Systems
SE810 Project Management, Methods and Standards
SE811 Systems Programming, Trends and Direction
SE812 Advanced Topics in Programming Systems and Languages
SE813 Advanced Topics in the Theory of Computing 
SE814 Advanced Topics in Computer Applications
SE815 Advanced Topics in Computer Systems
IO833 Communication in Organizations
IO834 Organizational Theory
IO835 Research Methods in Organizations
IO836 Organizational Teamwork and Conflict Management
IO837 Foundations of Business: Structures and Processes
IO838 Legal and Ethical Decision Making in Organizations
IO839 Behavior in Organizations
IO840 Strategic Planning
IO841 Accounting/Finance for Organizational Consultants
IO842 Organizational Leadership
IO843 Personnel and Human Resources Management
IO844 Executive Coaching
IO845 Cultural Intelligence: Consultation Skills for Global Business
IO846 Leading and Managing Organizational Change
B847 Statistics and Research Methods
B849 Advanced Management and Administration
B850 Advanced Economic Analysis
B851 Institutional Finance
B852 Advanced Management Economics
B853 Management and Marketing Management
B854 Ethics and Social Issues
B855 Management Practices for International Business
B856 Research Methodology
SE806 Lineaments of Philosophy
999A Doctoral Dissertation or Thesis

DS800 Introducción a la Ciencia de Datos

DS801 Técnicas Estocásticas y Estadísticas en Data Science
DS802 Data Management y Data Analytics
DS803 Álgebra Lineal y Optimización para Data Science
DS804 Métodos de Aprendizaje Automático en Data Science
DS805 Tópicos Avanzados de Data Science
DS806 Modelos y Estrategias de Negocios para Ciencia de Datos
DS807 Tópicos avanzados-Desarrollo de Negocios
DS808 Tópicos avanzados -Análisis de Datos
DS809 Tópicos avanzados -Administración de Datos
DS810 Avanzado de Desarrollo de aplicaciones
DS811 Avanzado de Seguridad de Datos
DS812 Modelos y Estrategias de Negocios para Ciencia de Datos
AI800 Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)
AI801 Machine Learning y Deep Learning
AI803 Inteligencia Artificial y el Cloud Computing
AI804 Visión de la Tecnología Artificial
AI805 Evolución de los sistemas computacionales - Cognitive Devices
AI806 Análisis y Procesamiento del  NPL (Lenguajes Natural)
AI807 Administración y Dirección de Proyectos
AI808 Aspectos Legales y Éticos
Ai809 Proyectos, Aplicaciones y Líneas de Negocios
IA810 Gestión de Infraestructuras
AI811 Aprendizaje Automático
AI812 Análisis Predictivo
AI813 Computación Cognitiva
AI814 Procesamiento del Lenguaje Natural y Visualización de Datos
BD800 Informática y Procesamiento avanzado de datos estadísticos
BD801 Minería de Datos
BD802 Computación Estadística
BD803 Análisis de Regresión
BD804 Regresión Logística
BD805 Estadística Teórica
BD806 Estadísticas del Álgebra Matricial
BD807 Teoría del Aprendizaje Estadístico
BD808 Teoría Estadística Asintótica en Big Data
BD809 Preparación de Datos
BD810 Ciencia de la Red
BD811 Sistemas de Bases de Datos Distribuidos y Paralelos
ML800 Fundamentos matemáticos del aprendizaje automático (se pondrá especial énfasis en conceptos avanzados de álgebra lineal y modelado probabilístico).
ML801 Métodos probabilísticos y estadísticos en aprendizaje automático.
ML802 Aprendizaje automático: teoría y métodos.
ML803 Optimización (la optimización juega un papel crucial tanto en el desarrollo de nuevos algoritmos de aprendizaje automático como en el análisis de su rendimiento).
ML804 Estadística y probabilidad aplicada.
ML805 Teoría avanzada (para una comprensión más profunda de los fundamentos de ML).
ML806 Aplicaciones (aplicaciones impactadas por/con ML).
ML807 Computación y optimización (brinda más conocimiento y base en áreas de matemáticas, optimización y computación para-ML).
ML808 Plataformas (plataformas informáticas que admiten ML y Computación).

El trabajo académico del estudiante consiste en desarrollar cada Curso Avanzado Independiente de Investigación, basado en investigación bibliográfica, recursos online, directrices metodológicas del programa y demás recursos disponibles para la investigación. El examen final de cada curso consiste en redactar y aprobar el Informe Final de Investigación de 35 páginas sin contar páginas preliminares ni anexos, original y auténtico. El Informe de Investigación representa el resultado final del proceso de investigación de cada curso y debe estar estructurado y compuesto de conformidad con el formato que exige la Universidad.

La tesis,  se emprenderá previa aprobación de la propuesta por parte del Academic Staff de la Universidad, preferiblemente no mayor de 100 páginas sin contar páginas preliminares ni anexos, ni menor de 90 páginas, original y auténtico.

Uno de los trabajos de investigación aprobados, debe ser publicado como artículo científico o Research Paper en revistas científicas de cobertura mundial aceptada por TAU. La Universidad puede gestionar ayudas para estas publicaciones mediante convenios existentes.

Todas las presentaciones se harán vía Internet.

[ TITULACIONES Y CERTIFICACIONES ]

Nuestros alumnos recibirán su título y notas Apostillado por la Haya a los efectos legales oportunos.

" El trámite de apostilla certificará la autenticidad de la firma de los documentos públicos en un país firmante del Convenio de La Haya, de 5 de Octubre de 1.961, por el que se suprime la exigencia de legalización de los Documentos Públicos Extranjeros que deban surtir efectos en otro país firmante del mismo. Con todo esto el egresado de TAU,  consigue consolidar su Curriculum, prestigio y profesionalidad a nivel internacional ".

Los estudiantes de países no adscritos a la Convención de la Haya, deben solicitar a la Universidad el procedimiento de legalización consular.

INVERSIÓN y forma de pago: hacer clic aquí.

Duración:  dos meses para cada curso y seis meses mínimo para el trabajo de Tesis Doctoral. Puede ser antes dependiendo de la dedicación al estudio.

Para mayor información sobre la metodología de estudio y requerimientos de admisión, visite https://tauniversity.org/programas/doctorados

Inscripciones, clic aquí.

Contacto, clic aquí.